安同良 闻锐
内容提要:企业数字化转型是数字经济发展的核心引擎,而对于数字化转型如何影响企业创新过程这一“黑箱”,目前学界尚未得出完善的结论。为此,文章剖析了企业数字化转型影响创新的具体机制,并依此构建了理论模型,同时使用2012-2020年A股上市公司数据进行了实证分析。研究发现:数字化转型通过实现开放式网络化创新、引致组织管理创新以及提高企业人力资本水平等机制促进企业创新,全面的数字化转型比仅仅应用数字技术能更有效地促进创新;基准回归与稳健性检验发现数字化转型对创新的正向影响显著,且数字化转型程度与创新之间不存在“倒U型”关系;促进创新的效应对大企业与国有企业更强,并且随着时间的推移而增强。
数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量(习近平,2022)。在数字化浪潮中,中国积极拥抱数字化变革。近年来,中国深入实施数字经济发展战略,数字技术蓬勃兴起,数字经济发展后发先至。随着数字技术的不断进步与广泛应用,2020年,中国数字经济核心产业增加值占GDP比重7.8%(国务院,2022),数字经济已成为引领中国经济高质量发展的主要引擎。对于经济高质量发展的主体——企业而言,数字化转型更是企业未来竞争优势的新源泉。而数字化转型将改变企业的边界以及传统的创新模式,从而让企业能广泛获取外部创新资源,同时优化创新活动的组织管理和工作方式。因此,数字化转型具有帮助企业破解创新障碍、提升创新能力的潜力。我们将聚焦数字化转型对企业创新行为的影响。目前,中国企业的创新障碍主要表现为缺乏创新型人才、创新投资回收期长、不能准确把握市场信息、成果易被复制、创新费用高等问题(安同良和姜妍,2021)。本研究旨在揭示数字化转型如何影响企业创新的“黑箱”,探讨如何成功发挥数字化转型对创新的促进作用,避免失败的数字化转型,从而为当前数字技术如何更好地服务实体经济提供理论与政策启迪。
《中国数字经济发展与就业白皮书(2019)》中定义数字化转型是产业与数字技术全面融合,推动资源配置优化以及业务流程、生产方式的重组从而提高效率的过程。拉兹·海飞门等(2020)认为数字化转型还包括更新一个组织的业务策略、商业模式和文化。众多学者也提出了数字化转型的多方含义,包括改变业务流程与组织结构,带来新的价值创造方式,改变企业与外界之间的互动,重塑公司的愿景、战略和企业文化,以及进入新市场等(Li等,2018; Gurbaxani和Dunkle,2019)。我们将企业数字化转型理解为企业与数字技术全面融合,推动生产运营方式、业务流程的变革,采用新的商业模式、组织结构,创造新的产品与工艺,并在企业战略、文化、员工能力等方面做出改变的过程。
目前关于数字化转型对企业创新的影响,已有不少研究发现了数字化转型对企业创新的积极影响。Forman和Zeebroeck(2012)发现互联网的使用可以增加不同组织间进行合作研发的可能性。李珊珊和徐向艺(2019)、沈国兵和袁征宇(2020)以及王文娜等(2020)发现企业应用互联网能对技术创新产生显著的促进效应。黄节根等(2021)利用上市公司数据,发现企业数字化水平和创新绩效正向相关。但也有部分研究发现数字化转型对创新的影响不一定总是正向的。比如韩先锋等(2014)发现随着信息化水平的提高,创新效率会先提高后降低。余菲菲等(2021)利用企业问卷调查数据,也发现数字化水平与创新绩效之间存在倒U形关系。
总体而言,学界对企业数字化转型与创新关系的研究,依然存在一些不足:一是数字化转型对创新的影响机制不明了,理论模型构建得较少,理论基础缺乏。二是现有研究主要分析信息和数字技术的应用对企业创新的影响,过于注重数字化转型的技术层面,而忽略了转型引致的企业在组织结构、商业模式、员工能力乃至企业文化上的转变,这种“唯技术论”无疑会对研究结论产生影响。三是现有学者在实证方面还存在诸多不足,主要体现在研究所用的数据以及对企业数字化转型程度的衡量存在一些问题。比如余菲菲等(2021)利用调查获得的283份企业问卷数据进行分析,虽然问卷调查可以对数字化转型进行较好的刻画,但样本量较小。再比如黄节根等(2021)利用企业资产中构建数字化资源的比例衡量数字化转型,但数字化投资的多少并不完全代表企业应用数字技术的程度。
本文可能的边际贡献在于:详细分析了数字化转型对企业创新的影响机制,并进一步构建了相关的理论模型,深化了对企业数字化转型的理解;本文进一步考虑了不同类型企业以及数字化转型的时间先后导致的异质性,从而得出数字化转型在不同情境下对创新的促进作用大小,拓展了相关研究;本文运用2012-2020年上市公司微观数据,基于年报文本分析构建企业数字化转型指标,通过对内生性、非线性关系的一系列检验来完善现有的实证分析。
我们认为数字化转型对企业创新的影响机制主要有三:帮助企业获取外部创新资源并实现开放式网络化创新、引致组织管理创新以及提高企业人力资本水平。
资源基础理论(RBV)认为不同企业所拥有的异质性资源决定了企业绩效和竞争优势上的差异(Barney,1991),因此企业拥有创新资源的多少会影响企业创新绩效。相比于封闭式创新,企业吸收利用外部知识和成果、整合内外部创新资源的开放式创新模式(Chesbrough和Crowther,2006)会提高创新效率。而数字化转型可以让企业更方便地在创新参与者构成的复杂网络中建立链接,形成诸多成本的节约以及多元化主体的创新驱动形态。基于此,企业可以进一步实现开放式网络化创新,即在复杂知识网络中,利用新一代信息技术,积极搜寻、吸收利用外部知识与成果,引入外部创新能力。
首先,通过降低企业获取外部知识的交易成本,互联网与数字技术能大幅提高研发效率(Kafouros,2006)。比如互联网的使用让企业更容易地从网上获取各种学习资源和相关理论,更方便地查看最新的论文、专利等科研成果,从中学习知识并吸取好的创意来促进创新。知识可以分为显性知识与隐性知识。不同于可编码的、正式的显性知识,隐性知识是不可编码的,因此也就不易传播(Nonaka和Takeuchi,2007)。随着互联网与数字技术的发展,不仅显性知识的传递会变得更简单,而且不同企业之间可以利用微信、视频通话、元宇宙等技术实现类似于面对面的交流,隐性知识的传递也变得更高效(Forman和Zeebroeck,2019),从而知识皆为可迁移的。Roberts等(2012)进一步指出数字化转型后的企业能通过互联网等技术加强自身吸收能力。所谓吸收能力是指企业识别外部知识的价值、将其吸收同化并转化为企业本身的知识基础,最终将其用于研发和商业应用的一种能力(Cohen和Levinthal,1990),它是企业创新能力的重要组成部分。
数字化转型还能帮助企业获得市场动向和客户需求等方面的信息,直接吸收消费者关于产品改进的创意和想法。一般来说,来自客户、供应商的数据反馈能让企业及时了解消费者需求变化和市场动向,有利于企业把握创新方向并提高创新效率。没有数字化转型的企业难以对这些海量的数据进行收集和分析,而大数据等数字技术就可以解决此问题(戚聿东和肖旭,2020)。比如企业能通过大数据广泛搜集客户数据并利用人工智能进行数据分析,从而在群体和个体层面上精准刻画消费者需求特征,设计出更顺应市场潮流、更贴近顾客个性化需求的新产品。数字技术还重塑了企业和消费者间的互动模式,消费者会参与产品的生产过程,和生产者间的区别越来越模糊(唐·泰普斯科特,2016)。比如消费者可以个性化定制产品或在用户社区中对现有产品提出改进意见。在此过程中,消费者的创意和想法会成为企业创新的来源(赵宸宇等,2021)。可以说在互联的网络空间中,实现了真正意义上的“用户创新”,即由用户来发现对新产品的需求并提供创新想法(Hippel,1977)。
更重要的是,数字化转型还能让企业跨越边界整合更大范围内的外部创新资源,实现开放式网络化创新。数字技术为组织提供进行内外沟通的平台,企业和其利益相关者可以在这里进行思想和知识的交汇(拉兹·海飞门等,2020)。比如企业可以在用户社区以及企业论坛上获取外部人员的创新想法和意见,或者直接将技术难题放到网络平台上交给外部人员解决。企业不仅可以通过数字技术集聚外部的一系列创新资源,而且可以与外界建立更紧密的联系,让内部和外部人员可以团结合作从而更好地完成创新。比如数字化转型让研发工作可以用“众包”的方式完成,这让企业可以充分利用网络上的外部资源,将研发交给最合适的人员在最高效的地方进行(戚聿东和肖旭,2020),同时还降低了企业自身研发投入的风险。比如苹果和谷歌都广泛利用外部人员来开发应用程序,而公司的主要作用就是搭建数字创新平台(拉兹·海飞门等,2020)。显然,数字技术弱化了企业的边界,促进不同创新工作者之间的合作,以此为基础推动了开放式网络化创新的形成。
数字化转型同样能引致企业内部的组织变革与管理创新,使研发活动的组织与管理效率提升,从而促进企业创新。企业在投资于信息技术的同时往往也需进行组织与管理上的革新,这是因为不进行组织结构上的转变反而会带来生产率的降低(Brynjolfsson和Hitt,2000),而那些投资信息技术的同时还在人力资本和管理等方面进行变革的企业能实现更高的生产率(Black和Lynch,2001)。
具体来说,数字化转型能增加基层员工自主权,将自上而下的等级制管理变为以团队为基础的分子化管理,使得知识工作以团队的形式完成(唐·泰普斯科特,2016)。比如克莱斯勒公司基于数字技术开创了数字平台开发模式,设计师的重要决策不必经过层层审批而是可以自主做出决定,平台允许不同设计师团队以并发设计方式设计产品,从而大大提高研发效率。数字化转型还使得企业组织结构趋于扁平化,消除中间管理人员(唐·泰普斯科特,2016),加快数据和信息在层级间的传递,构建敏捷型组织,让企业更快地察觉外界变化从而把握创新机会。中间环节的去除也让企业更侧重于对用户的价值创造,提高创新效率。数字化转型还进一步带来了网络化的组织结构,改变组织和外界的互动方式,消除不同组织间的边界,便利企业整合内外部创新资源。
数字化转型还将企业内的沟通和信息传递从传统方式转变为数字方式,从而提升企业内部信息传输效率,有利于不同部门之间的协同。大量的企业内信息传递可以通过基于数字技术的线上系统实现,从而提升沟通协调效率(陈冬梅等,2020)。而创新过程中沟通协调效率的提高将直接导致创新效率的提高。数字化转型还打破了企业内不同部门间的壁垒,使得研发部门和制造、销售部门在互动中协同并进,提升研发效率。数字技术还扩大了数据和知识在企业内部的交流与分享(赵宸宇等,2021),从而在组织内部创造出一个公共的知识基础,有利于研发。比如不同的员工可能会重复地遇到相同的问题,如果解决这类问题的知识已在组织内共享,则不用再花费时间来重新寻找解决问题的方法(Reychav和Aguirre-Urreta,2014)。
数字化转型还带来了新的企业文化,改变了管理者和员工的思维与工作方式。“开放、平等、协作、共享”的互联网精神鼓励企业在网络中进行开放式的创新合作,鼓励社会公众在网络上分享他们的想法,内部员工和外部人员之间不同想法的碰撞将成为创新的重要来源。新的企业文化还鼓励企业内部形成平等互助的氛围,打破传统的上下级关系,激发员工的积极性,培养员工独自思考的能力,更有利于创新想法的诞生。
数字化转型同样能提高企业的人力资本水平。一方面,企业数字化转型后所需的人力资源会发生改变。应用数字技术会导致低技能劳动力的工作被智能设备替代,而企业对高端人力资源的需求会增加,使得企业人力资本水平提高。Bresnahan等(2002)认为信息技术一方面仅替代那些常规的、只需简单决策的日常工作,不替代较复杂、认知要求较高的工作;另一方面为企业带来大量需要被处理和分析进而用于决策的原始数据,从而引致对高端劳动力的需求。陈冬梅等(2020)也指出数字化转型让企业需要的人力资源发生变化,掌握数字技术的员工会取代已有员工。另一方面,吸收高端人力资本和应用数字技术本就是互补的。为了充分利用IT技术的优势,企业一般需要构建如IT人力资源能力之类的互补能力(Li等,2018)。Bartel等(2007)也发现企业应用IT技术需要与高技能工人等要素相结合,才能有效提高生产率。史宇鹏等(2021)指出除了具备专业编程能力的人才,具备在技术创新、管理运营、战略规划等方面综合能力的复合型人才对企业数字化转型尤为重要。而拥有高水平人力资本的企业,其知识储备更多,产生新想法的能力更强,创新能力也就更强。
本文进一步提出数字化转型的开放式网络化创新渠道、组织管理创新渠道与人力资本渠道是互补的。安同良等(2020)指出中国企业技术能力发展的五阶段是选择、获取、消化吸收、改进和创造,数字化转型使得企业更容易地获取外部知识等创新资源,而进一步的消化吸收、改进和创造比仅仅获取知识更重要。企业人力资本水平越高,就更容易学习外部知识并将其用于自身研发过程,从而创新能力越强(Ayyagari等,2011)。而缺少高端人力资本的企业,即使获取大量外部创新资源,也难以将其吸收并用于自身研发。
与之类似,开放式网络化创新的实现必然要求企业的组织管理做出相适应的改变。传统的等级制组织结构对外界环境的变动反应迟缓,和外界互动也较少。数字化转型带来的组织管理创新使组织结构更为扁平化、网络化,方便知识等创新资源跨越组织边界而流动,从而为开放式网络化创新提供良好的条件。因此,在数字化转型过程中,仅仅应用数字技术还不够,还需要企业在组织管理创新以及吸收人力资本上做出努力,否则数字化转型对创新的促进作用便大大削弱。相关理论机制如图1所示。
图1 数字化转型影响创新的理论机制
本文参照了Melitz(2003)、沈国兵和袁征宇(2020)的研究,在此基础上构建垄断竞争市场上的企业创新模型,纳入了数字化转型这一因素,进一步将前文总结的理论机制用模型方式呈现出来。假定在一个垄断竞争市场上每家企业生产一种异质性产品,一共有n家企业。代表性消费者对异质性产品的效用函数满足不变替代弹性(CES)形式:
(1)
其中,q(i)是消费者对于产品i的消费量,σ是产品间的替代弹性,满足σ>1。
假设消费者总收入为R,则通过求解消费者效用最大化问题:
(2)
得出产品i的需求函数和价格指数为:
(3)
每家企业的生产率均为φ,表示每个工人能生产出φ件产品,假设工资为1,则边际成本为1/φ。企业还需支付固定成本f,若企业进行数字技术投资,则固定成本为ηf,其中η>1。为简单起见,假定数字化转型不影响企业生产率。没有数字化转型与数字化转型后企业的总成本函数分别是:
(4)
根据式(3)的需求函数和式(4)的成本函数,求解企业利润最大化问题,进而得出垄断竞争市场上每家企业的最优定价为:
(5)
由每家企业的最优定价式(5)可得企业的利润函数,没有数字化转型与数字化转型后企业的利润函数分别为:
(6)
关于企业创新,本文将创新定义为生产率φ的提高,一次创新将企业的生产率提高为γφ,γ>1。令λ=γσ-1,本文将λ视为企业的创新投入水平,投入水平越高,则创新带来的成本降低幅度越大。
沈国兵和袁征宇(2020)认为创新主体可通过两个途径提高创新效率: 一是提高同外界交流的频率,二是提高学习外界知识的能力,这只分析了开放式创新的影响。本文根据前文对理论机制的分析,进一步提出企业内部的组织管理效率与高端人力资本的数量也会影响创新效率,即将创新效率g设定为:g=mX×(mG+H)。其中,mX表示企业获取外界创新资源的效率,mG表示企业内部组织管理效率,H是企业高端人力资本的数量,mX、mG和H均大于0。本文认为在创新过程中,数字技术的应用会直接提高mX,即提高企业获取外界创新资源的效率。对创新效率g的设定还体现了企业进行组织管理创新、提高人力资本水平和实现开放式网络化创新是互补的,组织管理效率mG和高端人力资本水平H越高,则mX提高一单位对创新效率的提升作用越大。
(7)
将利润函数对创新投入求导解得两种企业的最优创新投入分别如下:
(8)
将最优创新投入代入到式(7)的利润函数中,得:
(9)
将利润函数对mG和H求导得出两种企业最优的组织管理效率和高端人力资本数量分别为:
(10)
数字化转型带来的创新投入的增加为:
Δλ=
(11)
这说明企业的数字化转型越全面,即企业在应用数字技术后进行的组织管理创新越成功、吸收的高端人力资本越多,数字化转型对创新的促进作用就越强。反之,如果企业不能顺利地推动组织管理上的创新,也没有吸收足够多的人力资本,则数字化转型对创新的促进作用较弱。虽然模型已经推导出企业在转型中必定会进行组织管理上的创新并雇佣更多高端人力资本,但现实中存在一些未能包含进模型的阻力因素。比如企业中的既得利益团体、因循守旧的观念可能会阻碍组织管理上的创新,雇佣更多高端人力资本的需求可能会因资金不足而不能满足。如果这些阻力导致企业只是单纯地应用数字技术,而不是进行全方面的数字化转型,再进一步考虑到应用数字技术需要耗费企业大量资源,那么这种“转型”反而会对创新产生不利影响。因此,不全面的数字化转型可能是现实中部分企业在应用数字技术后并没有表现得更好的原因。据此,得出以下命题:
命题1:数字化转型能促进企业创新。
除此之外,企业应用数字技术的同时还需要相应地进行组织管理创新和吸收高端人力资本,从而充分发挥数字化转型对创新的促进作用。而相比于大企业和国有企业,中小企业和私营企业一般内部资源更加匮乏,且面临更大的融资约束,难以在应用数字技术后再在其他相关方面进行投资。并且中小企业面临的创新环境约束更为严峻,表现为创新投资回收期长、人力资源获取难、创新费用高及成果易被复制等一系列障碍(安同良等,2020)。这也会导致数字化转型对中小企业和私营企业的创新促进作用更弱。据此,得出以下命题:
命题2:数字化转型促进创新的效应在大企业和国有企业中更强。
命题3:随着时间的推移,企业数字化转型对创新的促进作用会增强。
目前对企业数字化转型的定量研究并不多,这主要是因为数字化转型程度这一变量难以准确衡量。部分学者利用调查数据进行分析,如刘淑春等(2021)、余菲菲等(2021)。细致的问卷调查可以对企业数字化转型进行更好地刻画,但问卷数据可能存在样本量小或不具有代表性的问题。也有部分研究如黄节根等(2021)采用上市公司数据来避免样本的问题,但采用数字化相关的资产占比来衡量数字化转型不是很合理。除此之外,还有不少研究如吴非等(2021)、赵宸宇等(2021)利用上市公司的年报文本,从中统计数字化转型的关键词的词频,并以此为基础构建企业的数字化指数。年报中的词汇能折射出企业的战略特征和未来展望,体现企业的经营理念及发展路径(吴非等,2021)。因此,这种年报文本分析的方法有其可行性与科学性,本文决定采用该方法来衡量企业数字化转型程度。关于数字化转型关键词的确定,本文参考了吴非等(2021)、赵宸宇等(2021)的数字化转型关键词表,并查阅了国家层面的数字化转型相关文件,最终得到下表1所示的词表。
随后,本文通过Python爬虫,从新浪财经、网易财经等网站归集整理了A股上市企业的年报,再利用Python的Jieba分词功能,对每家上市公司的年报文本进行分词。之后将分词后的结果进行词频统计,得到数字化转型关键词的词频,进而得出企业数字化转型程度指标。上市公司的基本信息、财务、治理和研发投入数据来自CSMAR数据库,专利数据来自CNRDs数据平台。最终本文得到了2012-2020年的A股上市公司面板数据,并对数据做了如下处理:删除金融行业的上市公司样本;删除当年被ST、ST*处理以及暂停上市的公司;删除关键变量的缺失值;剔除了样本期间内数据少于3年的上市公司。最终得到了包含19492个企业-年份观测值的非平衡面板数据。
表1 数字化转型关键词表
根据前文理论分析,为了检验数字化转型对研发投入与创新产出两个方面的影响,本文设定基准回归模型如下:
RDit=β0+β1Digitalit+γΣX+αi+λt+it
(12)
Applyit+1=β0+β1Digitalit+γΣX+αi+λt+it
(13)
其中,RDit是企业i在第t年的研发投入情况,Applyit+1则是企业i在第t+1年的专利申请情况,Digitalit是企业的数字化转型程度,ΣX表示其他控制变量,αi和λt分别表示企业固定效应和年份固定效应。考虑到研发开始后需要过一段时间才会开始申请专利,并且为了减弱内生性问题,本文采用企业在第t+1年的专利申请情况作为方程(13)的被解释变量。
被解释变量包括:研发强度:企业当年的研发支出占总资产的比例;发明专利:企业当年独立申请的发明专利数量加1取对数;非发明专利:企业当年独立申请的实用新型和外观设计专利数量总和加1取对数。
解释变量包括:数字化转型:本文利用年报文本分析得到数字化关键词词频后,将其取对数作为对企业数字化转型程度的衡量;数字化转型2:为保证结果稳健,进一步用词频除以年报总词数作为数字化转型的替代变量。
本文还采用了一系列控制变量,包括企业规模(企业总资产的对数)、企业年龄(企业已经成立的年份)、是否为国企(根据上市公司实际控制人性质来判断,1是0否)、总资产利润率(净利润除以总资产)、资产负债率(总负债除以总资产)、流动资产占比(流动资产除以总资产)、是否两权分离(董事长和总经理不是同一人取1,否则取0)、独立董事占比(董事会中独立董事数量占比)、管理层薪酬(管理层年薪总额除以管理层人数)、成长能力(企业营业收入的增长率)。为消除异常值对回归结果的影响,本文还对没有取对数的所有连续变量进行了上下1%缩尾处理。考虑到面板数据存在的异方差和序列相关问题,对标准误进行企业层面聚类处理。变量的描述性统计结果详见表2。
表2 主要变量描述性统计结果
表3显示了企业数字化转型对其创新的影响。列(1)以企业的研发强度为被解释变量,控制了所有控制变量以及企业和年份固定效应进行回归,结果显示企业数字化转型可以显著提高企业的研发强度。列(2)以企业的下一年发明专利申请数量的对数作为被解释变量,回归结果表明企业数字化转型能显著提高企业下一年的发明专利申请数量。列(3)则考察了数字化转型对非发明专利申请的影响,结果显示转型对企业的非发明专利申请也能起到显著的促进作用,但作用更小。表3的回归结果支持命题1。
为进一步探究数字化转型和创新之间是否存在部分研究中发现的“倒U型”关系,本文按照数字化转型程度从低到高将企业样本四等分生成4个虚拟变量,并将虚拟变量(除了对应转型程度最低的四分之一样本的虚拟变量)加入原先的回归方程,即表3中的数字化2、数字化3和数字化4。表3列(4)、列(5)的结果表明3个虚拟变量的系数均为正且依次增大,这说明数字化转型程度更高的企业总是比转型程度低的企业在创新方面表现得更好,不存在“倒U型”关系。
表3 数字化转型影响企业创新的基准回归结果
本文进行了如下的稳健性检验:① 替换企业数字化转型的衡量方式,前文是用企业年报中数字化关键词总词频的对数,这里进一步将其替换成总词频除以年报文本的总词数,即表4中的数字化转型2,结果显示新的数字化转型指标的回归系数依然显著为正。② 考虑到创业板上市公司大多为高新技术企业,与互联网、数字化的关系比较密切,本身数字化转型程度就比较高,为避免这对结果造成影响,在回归中删除了这一部分企业,回归结果基本不变。③ 考虑到处于信息技术和软件等行业的企业本身数字化转型程度也比较高,同样在回归中删除了这一部分企业,回归结果依然基本不变,限于篇幅没有在表4中汇报。④ 本文的研究还可能存在的问题是企业年报可能没有准确披露关于数字化转型的信息,因此本文根据上交所和深交所每年对上市公司信息披露质量的考评结果,只保留那些考评结果为优秀或良好的企业样本进行回归,回归结果依然稳健。⑤ 本文还尝试直接删除当年年报中没有披露任何数字化信息的公司进行回归,防止有些公司可能存在故意不披露数字化相关信息的行为,回归结果依然稳健,限于篇幅没有在表4中汇报。
本文的回归模型可能存在内生性问题。一方面依然有一些无法观测的遗漏变量存在,另一方面数字化转型和企业创新之间可能存在双向因果,创新水平高的企业可能会使用更多的数字技术。本文采用工具变量法解决以上问题。选取的工具变量一个是行业数字化转型程度,即公司所在行业当年上市公司数字化转型程度均值,行业分类按照证监会2012年版行业分类,取均值时去除了包含上市公司数量少于5家的行业。另一个是公司所在省份互联网发展情况,用滞后一期省份互联网宽带用户数的对数衡量。这两个都是宏观层面的指标,基本上只能通过影响企业数字化转型来影响企业创新。同时企业的数字化转型情况是与行业的数字化转型程度以及省份的互联网发展情况正相关的。
表4 数字化转型影响企业创新的稳健性检验
表5 数字化转型影响企业创新的内生性检验
表5列(1)是工具变量第一阶段回归结果,行业数字化转型程度、省份的互联网发展情况和企业数字化转型显著正相关。列(2)、列(3)是第二阶段估计结果,可以看出,在 IV 估计的情况下,数字化转型依然显著提高企业的研发强度和发明专利申请。Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量分别是166.33和142.62,大于Stock-Yogo弱工具变量10%的临界值19.93,排除弱工具变量问题。过度识别约束检验的p值也远大于0.1,通过了过度识别约束检验,进一步说明本文所选取的工具变量是足够外生的。因此,排除内生性问题后,数字化转型依然显著促进企业创新。
这一部分将对前文理论分析部分提到的理论机制进行检验,本文采用逐步回归法下的中介效应模型来检验人力资本机制。对于企业人力资本水平的衡量,本文采用的是企业中拥有硕士或博士学位的员工数量的对数,结果见表6。表6列(1)将中介变量对自变量进行回归,结果表明数字化转型能显著提高企业人力资本水平,列(2)和列(3)则表明企业人力资本水平的提高能显著提高企业的研发强度和发明专利申请数量,从而中介效应存在。
接下来是对开放式网络化创新机制的检验。根据前文对理论机制的分析,企业仅仅获取外部创新资源是不够的,还需要有足够的能力对其进行消化吸收、改进和创造,而这种能力与人力资本水平正相关。因此,高端人力资本和开放式网络化创新是互补的关系。如果该机制确实存在,那么对于人力资本水平越高的企业,数字化转型对于创新的促进作用就越强。为此,本文进一步将数字化转型和人力资本的交互项加入基准回归方程,列(4)和列(5)的结果显示交互项系数显著为正,说明开放式创新机制存在。列(4)和列(5)的结果还说明了在应用数字技术的同时吸收高端人力资本的重要性,只有人力资本水平足够高的企业才能充分发挥数字技术对创新的促进作用。
表6 数字化转型影响企业创新的机制检验
为验证命题2和命题3,本文进一步进行异质性分析。首先将数字化转型和企业规模的交互项加入到原先的基准回归方程中,可以发现表7列(1)交互项系数在10%的水平上显著为负,而列(2)交互项系数则显著为正。这说明相比于中小企业,大企业在数字化转型后研发强度提升较小,但是大企业在数字化转型后发明专利的申请数量增加更多。这说明数字化转型能带给大企业更大的创新产出和创新效率的提升,也从侧面验证了组织管理创新渠道的存在。
表7 基于企业类型的异质性分析
表7列(3)的结果进一步显示,企业规模越大,则数字化转型带来的高端人力资本数量增加越多,这也可能是导致数字化转型对大企业的创新促进作用更强的部分原因。表7列(4)和列(5)的结果是对国有企业的异质性分析,与大企业类似,数字化转型对国有企业的创新促进作用更强,而这可能部分是因为国有企业更容易在转型后吸收高端人力资本。总体来看,表7的回归结果支持命题2,并且也说明难以吸收高端人力资本可能是中小企业和私营企业数字化转型效果不好的部分原因,资源的缺乏导致这些企业不能做到全面的数字化转型。
表8进一步根据数字化转型的时间先后来分组回归,即根据年份分为2012-2016年和2017-2020年两个子样本进行回归。列(1)、列(2)的结果显示企业数字化转型对研发强度的影响在2017-2020年显著为正,而在2012-2016年的样本中,此效应则不显著,并且回归系数也要小得多。表8列(3)、列(4)的结果同样显示企业数字化转型在2017年以后显著增加了企业发明专利申请量,而在2017年以前此效应则不显著。表8回归结果支持命题3,说明随着时间的推移,数字技术进步带来的新一代数字化转型对创新促进作用更大。
表8 基于转型时间先后的异质性分析
本文基于理论模型与2012-2020 年A 股上市公司数据,考察了数字化转型对企业创新的影响。研究结论如下:① 本文的理论分析和实证分析证实了数字化转型对于创新的正向影响,经过一系列稳健性和内生性检验后,该正向影响依然显著,并且数字化转型和创新之间并不存在“倒U型”关系。② 厘清了数字化转型影响创新的作用机制,即实现开放式网络化创新、引致组织管理创新以及提高人力资本水平。其中后两种机制与开放式网络化创新存在互补性,只有企业进行全面的数字化转型,在投资于数字技术的同时还在组织管理上进行变革、在人力资本上进行投资,才能有效发挥数字转型对创新的促进作用。③ 异质性分析发现数字化转型对创新的促进作用在大企业与国有企业中更强,并且随着时间的推移,数字技术的持续进步也会增强数字化转型对创新的促进作用。基于以上研究结论,本文的建议主要有以下三方面。
第一,企业应当进行全面的数字化转型,而不是仅仅应用几项数字技术。在实现开放式网络化创新方面,企业要努力实现研发和营销环节数字化,注重运用大数据、AI等技术来精准定位每位顾客的消费需求,推动用户创新。企业还需要改变与用户乃至整个市场的互动方式,通过建立用户社区、数字创新平台、数字创客空间等融入全球创新网络,广泛利用外部创新资源。在组织管理方面,企业要构建扁平、网络化的组织结构,赋予员工更多自主权,提升组织柔性和敏捷度,革新管理方式,强化数字思维和数字文化建设。在人力资源建设方面,企业要吸收更多高端人才,特别是掌握数字技术、具有数字化思维的人才,还要注重对员工的数字化培训,提升员工的数字技能。埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲(2014)指出应用数字技术需要企业在组织资本和人力资本上进行填补式投资,只有这样数字技术才会对生产率增长有显著的推动作用,公司在数字化硬件上投资每1美元后,都要在软件、员工培训以及商业流程设计、组织转变上继续投入9美元,在应用数字技术5-7年后才能看到效率的全面提升。因此,企业必须正确认识数字化转型,尤其要重视对组织变革和人力资本的投资。
第二,政府要积极采取措施来推动企业数字化转型。数字化转型需要企业付出较大的固定成本,而收益却需要在长期才能实现,部分企业可能因此而缺乏转型的动力和能力。政府可以采取相应的财税政策来激励企业进行数字化转型。比如政府可以允许企业将购买计算机、信息系统、大数据平台等数字化软硬件设备的支出税前加计扣除,或者给予数字化转型专项补贴。对于数字化转型过程中企业面临的“不会转”“不能转”“不敢转”的难题,政府还可以建设一批数字化转型促进中心,培育一批数字化解决方案供应商,为企业提供专业的数字化解决方案,指导企业进行数字化转型。除此之外,政府还可以针对产业集群实施支持政策,推动集群内企业整体转型,比如引导产业园区加快数字基础设施建设,以及让园区企业协同转型。最后,政府还应当根据不同企业类型,有针对性地提供帮助。正如《“十四五”数字经济发展规划》中所提出的,对于有充足资源和条件的大企业、国有企业,政府要鼓励支持它们进行全环节数字化转型,打造一体化数字平台,强化全流程数据贯通,并推动产业链上下游的数字化转型;而对于资源不足的中小企业、私营企业,政府要支持它们先从数字化转型需求迫切的环节入手,由点及面向全面数字化转型拓展。
第三,除了对企业直接的帮助和支持,政府还可以在其他方面采取措施间接推动企业数字化转型。数字产业化是企业数字化转型的基础,政府要注重培育工业互联网、大数据服务、云计算、网络安全等数字产业,发展智慧物流、数字商务、金融科技,给予相应的产业支持政策。政府还需要支持新的数字技术的研发,鼓励高校成立数字技术相关研究院,加强数字化相关软硬件的研发,进一步对量子信息、类脑智能、无人驾驶、神经芯片等前沿技术进行探索。除此之外,当前中国培养的高端复合型人才不能满足企业数字化转型的需求,这是制约数字化转型的关键。政府应当进一步加快对复合型数字人才的培养,鼓励高校开设数字经济相关专业,成立大数据、人工智能学院等机构。最后,新冠疫情对企业发展虽然是一次大的冲击,但也能倒逼企业在生产运营中采用更多数字技术,政府可以推行疫情防控数字化应用,将疫情的冲击化为企业数字化转型的动力。